本研究ではタンパク質-リガンドドッキングにおいて多目的最適化の概念を導入し、複数のスコア関数を使用してドッキングポーズを選別するための技術を開発した。またドッキングの際に生じる偽陽性を取り除くために、ドッキング以外の方法を組み合わせて選別を行う対話型最適化の概念についても導入した。従来のコンセンサススコア技術では使用するスコア関数の選別を注意深く行う必要があるが、多目的最適化は原理上スコア関数を単純に増やすほど正解を見落とすことがなくなるという利点がある。一方で増加することになる偽陽性については対話型最適化によって削減するというドッキング戦略を構築した。
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